GMM

最新推荐文章于 2024-11-14 12:27:29 发布
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Reference articles


混合高斯模型使用K（基本为3到5个）个高斯模型来表征图像中各个像素点的特征,在新一帧图像获得后更新混合高斯模型, 用当前图像中的每个像素点与混合高斯模型匹配,如果成功则判定该点为背景点, 否则为前景点。 通观整个高斯模型，主要是有方差和均值两个参数决定，对均值和方差的学习，采取不同的学习机制,将直接影响到模型的稳定性、精确性和收敛性 。由于我们是对运动目标的背景提取建模，因此需要对高斯模型中方差和均值两个参数实时更新。为提高模型的学习能力,改进方法对均值和方差的更新采用不同的学习率;为提高在繁忙的场景下,大而慢的运动目标的检测效果,引入权值均值的概念,建立背景图像并实时更新,然后结合权值、权值均值和背景图像对像素点进行前景和背景的分类。


1. http://apps.hi.baidu.com/share/detail/50919356

2. http://www.opencv.org.cn/forum/viewtopic.php?f=1&t=3056

3. http://hi.baidu.com/mailrabbit/blog/item/5225b0d27a7d6b38970a16cf.html

4.  http://www.doc88.com/p-90157928048.html

5. http://www.360doc.com/content/11/0331/09/6290398_106061327.shtml


6. http://blog.163.com/fk1007@126/blog/static/300367392009223101913563/

7. http://blog.youkuaiyun.com/lgt81/article/details/4419711

GMM简介
火鸡哥
01-11 4659
高斯混合模型 无论是k-means、层次聚类还是DBSCAN，聚类后都是有明显的“分界线”的，但如果是两个混合在一起的数据，这些方法就不能很好地聚类了，而GMM却能很好地对这类混合数据进行分类，GMM是利用同类数据呈现高斯分布的原理对数据进行区分的。 1､步骤 第一步：初始化k个高斯分布； GMM必需的参数，n_components，指定聚类的数量 第二步：将数据软聚类成我们初始化的k个高斯；...
说话人识别（声纹识别）算法的Python实现。包括GMM（已完成）、GMM-UBM、ivector、基于深度学习的声.zip
02-22
在Python中实现这种技术，我们可以利用多种方法，包括传统的统计模型如高斯混合模型（GMM），以及更现代的方法如iVector和基于深度学习的模型。下面将分别对这些方法进行详细介绍。 首先，高斯混合模型（GMM）是...
GMM简单解释
aig8440的博客
08-27 950
1.GMM(guassian mixture model) 　　混合高斯模型，顾名思义，就是用多个带有权重的高斯密度函数来描述数据的分布情况。理论上来说，高斯分量越多，极值点越多，混合高斯密度函数可以逼近任意概率密度函数，刻画模型越精确，需要的训练数据也就越多。 2.GMM 模型初始化： 　　即模型参数的初始化，一般采用kmeans或者LBG算法。 模型初始化值对模型后期的收敛...
机器学习算法原理与实践（五）、GMM与K-means的那些事
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Liu_LongPo的专栏
07-25 2万+
【原创】Liu_LongPo 转载请注明出处【优快云】http://blog.youkuaiyun.com/llp1992GMM算法GMM ，Gaussian Mixture Model，顾名思义，就是说该算法由 多个高斯模型线性叠加 混合而成。每个高斯模型我们称之为 component 。GMM算法描述的是数据的本身存在的一种分布，如果component足够多的话，GMM可以逼近任意一种概率密度分布，但是此
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档
05-20
基于python的说话人识别（声纹识别），包括GMM+GMM-UBM+ivector+基于深度学习的声纹识别+源码+开发文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于...
GMM-GMR-v2.0.rar_GMM_GMM-GMR_V2 _高斯混合回归_高斯混合模型
07-15
高斯混合模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种概率模型，它假设数据是由多个高斯分布（正态分布）的线性组合生成的。在机器学习和统计学中，GMM常用于聚类、密度估计以及参数估计等多个任务。高斯混合回归...
BIC确定GMM聚类簇数.zip_BIC信息准则_gmm bic 准则_gmm聚类_聚类_高斯混合
07-14
高斯混合模型（GMM）是一种广泛应用的聚类技术，它假设数据是来自多个高斯分布的混合。在使用GMM进行聚类时，一个关键问题是如何确定合适的聚类簇数。"BIC确定GMM聚类簇数.zip"中的内容，显然关注的是如何利用贝叶斯...
GMM.zip_GMM背景建模_混合高斯前景_背景建模MATLAB_高斯混合 背景
07-14
混合高斯模型（GMM，Gaussian Mixture Model）是一种概率模型，广泛应用于统计建模、机器学习和图像处理等领域，特别是在视频分析中的背景建模。背景建模是计算机视觉中一个重要的技术，用于识别视频中的静态背景和...
高斯混合模型（GMM）
朱小妹的博客
12-10 2592
  高斯混合模型（Gaussian Mixture Model）通常简称GMM，是一种业界广泛使用的聚类算法，该方法使用了高斯分布作为参数模型，并使用了期望最大（Expectation Maximization，简称EM）算法进行训练。   原文：https://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2624882.html 单高斯分布模型GSM ...
GMM(Gaussian mixture model, 高斯混合模型)
GarfieldEr007的专栏
02-29 1万+
GMM全称是Gaussian mixture model (高斯混合模型)。与k-means算法类似，GMM也是一种常见的聚类算法，它与k-means区别主要在于，GMM是一种“软聚类”算法，通过它我们可以得到每个样本属于每个中心点的概率。正是因为它的这种性质，GMM在图像分割和语音处理中都有着广泛的应用。 对N个样本数据执行k-means可以得到K个中心点，而对其执行GMM之后将会得到K个高斯
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
jacke121的专栏
10-26 4734
高斯混合模型--GMM（Gaussian Mixture Model）
前景检测算法_3(GMM)
weixin_33816300的博客
06-02 1258
摘要   　　本文通过opencv来实现一种前景检测算法——GMM，算法采用的思想来自论文[1][2][4]。在进行前景检测前，先对背景进行训练，对图像中每个背景采用一个混合高斯模型进行模拟，每个背景的混合高斯的个数可以自适应。然后在测试阶段，对新来的像素进行GMM匹配，如果该像素值能够匹配其中一个高斯，则认为是背景，否则认为是前景。由于整个过程GMM模型在不断更新学习中，所以对动态背景有一定...
高斯混合模型(GMM)
qq_40844444的博客
11-14 533
它假设所有数据点都是由有限数量的高斯分布生成的，每个分布都有自己的均值和协方差，以及混合系数，表示该分布在整个数据集中的比例。协方差（Covariances）：每个高斯分布的协方差矩阵，描述了分布的形状和方向。M步（最大化）：根据E步的结果，更新每个高斯分布的参数（均值、协方差和混合系数）。这段代码定义了一个GMM类，包含了初始化、E步、M步、拟合和预测的方法。E步（期望最大化）：计算每个数据点属于每个高斯分布的后验概率（责任）。混合系数（Weights）：每个高斯分布在整体分布中的比例。
GMM(理论）
记录计算机应用的点点滴滴！！！！！
01-22 4198
下面我们介绍一下　高斯混合模型 高斯模型有单高斯模型（SGM）和混合高斯模型（GMM）两种。 （1）单高斯模型： 为简单起见，阈值t的选取一般靠经验值来设定。通常意义下，我们一般取t=0.7-0.75之间。 二维情况如下所示： 关于高斯分布的理论部分这里不详细讲了。 （2）混合高斯模型：         对于(b)图所
gmm
最新发布
03-20
### 高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model, GMM) 的实现与应用 高斯混合模型是一种概率模型，用于表示数据是由多个高斯分布组成的混合物。它广泛应用于聚类分析、密度估计以及机器学习中的其他领域。PySpark 提供了对 GMM 的支持，使得大规模数据分析变得更加高效[^1]。 #### GMM 的基本原理 GMM 是一种基于期望最大化算法（Expectation-Maximization Algorithm, EM）的概率模型。其核心思想是假设观测数据是从若干个正态分布中随机抽取得到的。通过调整这些正态分布的参数（均值和协方差矩阵），可以拟合复杂的数据分布。具体来说，GMM 使用以下公式描述： \[ p(x|\theta) = \sum_{k=1}^{K} w_k N(x|\mu_k,\Sigma_k) \] 其中 \(w_k\) 表示第 k 个高斯分量的权重，\(N(x|\mu_k,\Sigma_k)\) 表示具有均值 \(\mu_k\) 和协方差矩阵 \(\Sigma_k\) 的多维高斯分布[^2]。 #### PySpark 中的 GMM 实现 在 PySpark 中，可以通过 `MLlib` 库来实现 GMM。以下是使用 PySpark 进行 GMM 聚类的一个简单代码示例： ```python from pyspark.ml.clustering import GaussianMixture from pyspark.sql import SparkSession # 创建 SparkSession spark = SparkSession.builder.appName("GaussianMixtureExample").getOrCreate() # 加载数据集 data = spark.read.format("libsvm").load("path/to/dataset") # 训练 GMM 模型 gmm = GaussianMixture().setK(3).setSeed(538009335) model = gmm.fit(data) # 输出每个样本所属的簇中心索引 centers = model.gaussiansDF.select("mean").collect() print("Cluster Centers:") for center in centers: print(center) # 停止 SparkSession spark.stop() ``` 上述代码展示了如何加载数据并训练一个包含三个高斯分量的 GMM 模型。最终输出的是各个簇的中心位置。 #### GMM 在实际场景中的应用 除了传统的聚类任务外，GMM 还被广泛应用到图像处理、语音识别等领域。例如，在物体分割技术中提到的一些方法可能也会间接利用类似的统计建模思路[^4]。此外，深入理解此类模型有助于更好地掌握机器学习和统计学中的多种技巧。 ---
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